西部省份城鎮化與工業化耦合發展研究——以貴州省為例

侯成龍

根據國家統計總局的測算，2012 年貴州省GDP 總量為6802.2 萬億，位列全國各省區市第26位，而其增長率卻達到了19.3%，位居全國第一[1]。這得益于貴州省工業化進程明顯加快。

再從城鎮化角度來看， 貴州省的城鎮化率出現過大起大落，這和全國整體步調相對不一致。 貴州省的城鎮化率實際上有較長一段時間都低于全國平均水平[2]（詳見圖1）。

圖1 貴州省城鎮人口比重與全國數據對比圖

一方面， 貴州省的經濟增長速度不斷加快；另一方面，貴州省的城鎮化速度卻始終落后于全國的平均水平。工業化與城鎮化背離的現象應引起我們的高度關注。因此，筆者設定了一個模型，以此對貴州城鎮化和工業化之間的關系進行測度。

一、研究思路及依據

要對貴州省的工業化和城市化關系進行探究，我們首先必須從理論上厘清工業化與城市化之間的互動關系。 美國經濟學家劉易斯在二元經濟結構理論中指出，若將一國經濟分為工業和農業兩大部門，不同的勞動收益率會使大量勞動力從農業部門流向工業部門，工業化帶動了城市化，同時，大量勞動力流入城市又會促進工業化過程的完成。 這一理論分析了經濟發展的內涵，也闡釋了工業化與城市化的相互關系[3]。

從世界經濟發展角度看，城市化與工業化的關系可以概括為以下三種：一是城市化與工業化進程基本一致，經濟協調發展；二是工業化超前于城市化，即城市化水平較低，比如中國的戶籍制度會抑制城市化發展，阻礙勞動力流動，使之落后于工業化發展水平；三是工業化滯后于城市化，即城市化水平超過工業化水平，過量的勞動力從農村涌向城市，在工業發展水平不到位的情況下，過度城市化只會增加城市負擔[4]。

本文的研究目標是探究貴州省城市化與工業化的關系。 考慮到兩者的互動關系，文章在構建模型時，將分為兩個階段：第一階段，建立模型以城市化指標作為被解釋變量，將工業化程度作為解釋變量，進行一次回歸，初步研究城市化被工業化影響的程度；而后加入控制變量以增加模型的解釋能力[5]。用公式簡單表示為：Urban=f(·)。第二階段則反過來以工業化作為被解釋變量， 得出城市化對工業化的影響程度。 然后對比兩個階段的回歸分析結果，得：Ind=f(·)。

在選擇變量上，我們選取城鎮人口比重作為城市化指標，它可以代表一個地區勞動力向城市聚集的程度，大部分的文獻對于該指標的選擇爭論不大；將非農產業產值比重作為工業化指標，計算方法為第二產業與第三產業總產值比重的和，對于該工業化指標的選擇，相關文獻有較大差異，總結起來有四類：工業產值（增加值）比重、非農產業比重、工業就業比重、非農產業就業比重。 筆者選擇非農產業產值比重，原因是考慮到第三產業在城市化進程中發揮著越來越重要的作用。控制變量有體現宏觀經濟發展狀況的人均GDP、體現勞動者勞動收入水平的勞動者報酬、體現生產者生產經營情況的生產稅凈額、營業盈余。其中勞動者報酬、生產稅凈額和營業盈余是工業增加值的組成部分。選擇這些變量的原因主要是在控制住主要經濟、社會變量之后討論城市化與工業化的關系。

變量的描述性統計如表1 所示， 我們可以發現：貴州省城鎮人口比重最小值為23.87%，最大值為69.44%，差距很大。 查看原始數據（詳見表2），我們可以看到貴州省城市化率并不是逐年遞增的， 而是在1995-1999 年持續出現了60%以上的城市人口比重，2000 年城市化率驟降至23.87%，此后又呈現逐年增加的趨勢， 至2011 年城市化率為34.96%。

表1 各變量描述性統計結果

表2 原始數據

（續表）

二、模型設定

一方面，從數據上看，第二產業比重變動趨勢不穩定，呈現波浪形變化，不利于時間序列的分析；另一方面， 第三產業對城市化的推動作用日益增強。因此，我們采用非農產業比重，即第二產業比重與第三產業比重之和作為工業化程度的指標[6]。 此指標呈現相對平穩的變化趨勢， 有助于提高結果的準確度和解釋的合理性。

四大控制變量——人均GDP、勞動者報酬、生產稅凈額、營業盈余呈現遞增變動趨勢。 人均GDP的變化巨大，從1995 年的不足1800 元，增加到2011 年的16000 多元，標準差很大；其他變量的漲幅也較大。

三、實證結果

模型一：以城市化率為被解釋變量，非農產業比重、人均GDP、勞動者報酬、生產稅凈額、營業盈余為解釋變量進行回歸分析。 我們逐步加入控制變量，分析這些變量對于研究工業化對城市化的作用有何影響。

第一步，我們只加入ind（即非農產業比重）一個自變量，回歸結果如表3 所示。

根據t 統計量，我們可以推測，自變量前的系數在1%的水平下統計顯著。 同時，ind 的系數為-1.5，說明在我們研究的這一年度區間內，工業化對城市化的作用是負向的，工業化水平提高1%，城市化水平相應的降低1.5%。從回歸結果上看，模型的擬合優度較低，說明自變量對因變量的解釋力度不足， 尚需要加入其他的自變量進行補充；DW 檢驗數值過小（DW 檢驗是檢驗隨機誤差項的自相關問題，DW 值越接近2，自相關情況就越弱，D＜2，DW 越接近于0， 正自相關性越強，D＞2，DW越接近于4，負自相關越強），說明隨機誤差項的自相關問題比較嚴重，該結果說服力不強。

表3 回歸結果1

第二步，我們在此基礎上加入四個控制變量：人均GDP、勞動者報酬、生產稅凈額、營業盈余。回歸結果如表4 所示，ind 前的系數變化為-3.2，說明在控制了社會、生產等相關變量后，工業化對城鎮化的負向作用變大了， 且在5%的顯著性水平下統計顯著。 其他變量均沒有通過t 檢驗。 值得注意的是，該模型的擬合優度有顯著提升，達到62.5%，DW 檢驗的結果接近于1.3，自相關問題較輕。

模型二：以非農產業比重為被解釋變量，城鎮化率、人均GDP、勞動者報酬、生產稅凈額、營業盈余為解釋變量，作回歸分析。

表4 回歸結果2

我們依然是逐步加入解釋變量，看看這些變量對于研究城市化對工業化的作用有何影響。

第一步，我們只加入urban（即貴州省城鎮人口比重）和人均GDP 兩個自變量①此處不是僅加urban 一個自變量的原因是為了避免重復，由于模型一中的第一步是研究ind 對urban 的影響，兩者是線性關系，若此處再研究urban 對ind 的作用，則是一個方程的不同變換形式，沒有太多的意義。 因此，此處回歸多加了一個代表宏觀經濟發展情況的人均GDP 指標。。

Ind ＝α*Urban+β*gdp+C

回歸結果如表5 所示，兩個變量均在1%的水平上統計顯著，urban 前的系數為-0.15，說明城鎮化對工業化的影響也是負向的，在其他條件不變的情況下，城鎮化率每提高一個百分點，工業化率相應降低0.15 個百分點；gdp 前的系數為0.0014，說明在其他條件不變的情況下，人均gdp 每增加10000元，工業化水平會相應增加14%。 此模型的擬合優度較高，達到了87%，DW 檢驗結果卻差強人意，表明此結果的自相關問題較為嚴重。

表5 回歸結果3

（續表5）

第二步，我們在此基礎上加入三個控制變量：勞動者報酬、生產稅凈額、營業盈余。

Ind＝α*Urban+β*gdp+γ*salary+δ*tax+ε*profit+C

回歸結果如表6 所示，urban 前的系數約為-0.10，說明在控制了社會、生產等相關變量后，城鎮化對工業化的負向作用變小了，且在5%的顯著性水平下統計顯著。 其他變量均沒有通過t 檢驗。 值得注意的是，該模型的擬合優度有所提高，達到93.7%，DW 檢驗的結果接近于1.3，自相關問題有所修正。

表6 回歸結果4

四、研究結論

經典理論認為工業化是城鎮化的第一推動力，這一點是符合西方城市化發展進程的一個結論。 工業化是原動力，而城市化則是工業化的結果。 但是根據以上數據分析，卻推翻了這一先入為主的結論。本文模型的分析得出的結論：一是工業化推動城市化的邏輯并不能成立，無論增加幾個控制變量，我們都發現工業化的發展對城鎮化的推動作用不顯著，甚至會出現負相關的情況，不存在因果關系。 二是城鎮化的發展卻是工業化的推動力量。 根據我們的分析，在運用不同的控制變量之后，城鎮化作為“因”，工業化作為“果”這一邏輯是成立的，而且通過了高顯著率檢驗。

五、城鎮化與工業化因果倒置的可能解釋

城鎮化與工業化因果倒置的可能解釋為以下幾點。

第一，我國的工業化和城鎮化在很大的程度上是并行的[7]。 很多時候，由于城鎮化需要大量的建設材料并釋放出大量剩余勞動力， 從而為工業生產提供了充足的生產要素和廣闊的消費市場，帶動了工業化的發展。 城鎮化能夠促進生產要素向城鎮聚集，調整產業結構的合理性和優化資源的配置，成為推進新型工業化模式的重要舉措；城鎮可以承接大量的農村剩余勞動力， 這不僅帶動了農民增收，而且還在一定程度上有效緩解了農村用地緊張的矛盾；城鎮化對于實現統籌城鄉區域協調發展、縮小城鄉區域差別的國家區域戰略目標具有重要意義。 城鎮化是推動現代經濟增長的重要力量。 人口在城市的空間聚集會產生規模經濟效應，顯著降低了私人和公共投資的平均成本與邊際成本，創造了更大的市場需求和更高的利潤空間。 隨著人口和經濟活動的不斷集中，市場需求會以多元化的方式迅速增長，促進專業化分工的深化，從而提高了經濟發展的效率。

第二，隨著產業升級的速度不斷加快，像金融和保險業、計算機和信息服務業這樣的新型研究開發、現代服務業，必須依托城市的發展才能實現擴張。同時，城市產業的高回報吸引更多的資金、技術和知識流向城市，這些要素的整合會進一步誘發技術創新和擴散，進而催生出新的產業。因此，城市成為現代經濟活動中最具有活力的區域[8]。

第三，城鎮化有利于基本公共服務的普及，提高公共服務的質量，促進居民教育水平、生活水平和健康水平的提高。 城市人口的適度集中，降低了教育、 醫療衛生等公共服務和公共基礎設施供給的平均成本。 城市在公共服務數量和質量上的優勢也不僅是由城市良好的經濟基礎決定的，同時也是由城市集中的相關優秀人力資源所決定的，客觀上也促進了工業化的發展和經濟的增長。

第四，城鎮化有利于幫助政府改善治理。 城鎮化拉近了政府與民眾的空間距離，政府及其官員的舉動變得易于觀察和監督。人口的集聚不僅推動了經濟活動的分工和專業化，而且促進了社會生活的組織化，居民可以找到更加專業的平臺和方式向政府表達自己的意愿，在降低了公眾意見傳播成本的同時，更易于民眾采取集體行動。 在城市化水平低的發展中國家，雖然農村人口眾多，但是由于其聚集程度低、居住分散、交通和通訊水平低，采取集體行動的人均成本比較高[9]。 因此，城鎮化的推動作用不僅僅表現為工業化提供勞動力方面， 更表現在為工業化提供可供運轉的“公共物品”方面。

綜上所述，針對我國西部省份而言，因為其經濟發展具有較為明顯的政策拉動和扶植的痕跡，從而出現了與傳統發展經濟學不相符合的城鎮化工業化因果倒置的現象。 這也許可能成為西部地區經濟全面發展的另一個動力或者機遇。

[1] 國務院關于進一步促進貴州經濟社會又好又快發展的若干意見[N].貴州日報，2012-01-16.

[2] 貴州省2011 年國民經濟和社會發展計劃執行情況與2012 年國民經濟機和社會發展計劃草案的報告（摘要）[N].貴州日報，2012-01-12

[3] 劉建銘.關于農區工業區、城鎮化與農業現代化互動發展的思考[ J].經濟經緯，2004，（2）.

[4] 任強，徐和平.論貴州城市化與工業化互動機制的構建[ J].理論與當代，2006，（6）.

[5] 陳芳，龍志和.中國縣域經濟差距的收斂性研究——基于動態面板數據的GMM 方法[ J].中國科技論壇，2011，（4）.

[6] 孫長青.基于VAR 模型的城鎮化、工業化與金融發展關系分析——以中原經濟區為例[ J].經濟經緯，2012，（6）.

[7] Louis Wirth. Urbanism As a Way of Life [ J]. American Journal of Sociology，1938，（44）.

[8] 謝宵亭，馬子紅.云南省城鎮化與經濟發展水平關系研究[ J].佳木斯教育學院學報，2012，（7）.

[9] 王偉.城鎮化進程中的公共物品供給——基于民間資本的視角[ J].呼倫貝爾學院學報，2012，（10）.